"软件项目计划书（二手商品交易平台）" 本文档是软件项目计划书，旨在开发一个二手商品交易系统，使用 Tomcat+Eclipse+mysql 进行开发，支持商品分类、搜索、发布及留言功能。该系统主要面向在校大学生，提供了一个二手商品交易平台，允许用户发布、浏览、查找商品信息，支持买卖双方报价，实现自动撮合。 1. 编写目的： 为了保证项目开发组按时间节点保质地完成《软件工程实践课程设计》这门课程所提出的工程要求，便于项目组内成员更好地了解项目情况，使项目工作开展的各个过程合理有序，因此以文档的形式，把对于在项目生命周期涉及到的工作任务范围、各项工作的任务分解、项目团队组织结构、各成员的工作责任、组内外沟通协作方式、开发进度、经费预算、项目内外环境条件、风险对策等内容做出书面方式的统筹安排。 2. 项目背景： 本项目是《软件工程实践课程设计》的大作业，目的在于使学员完整地参与一个项目的开发过程，从而将软件工程知识从抽象的概念转化为实践。项目的委托者和主管者为谭庆平教授，开发单位为六院一队《校园二手商品交易平台》开发组成员。 3. 定义术语： SEP 软件工程课程设计 S1 刘逊韵 S2 张见 S3 刘江潮 S4 杨静 S5 王倩 S6 万芊 4. 参考资料： 《软件工程实践工程》谭庆平、毛新军、董威等，2008 《JSP 网络编程》邓子云、张赐，2003 《利用 JSP 技术开发基于 Web 的人事工资管理系统》杜欣然，2003 《网页设计技术实训教程》万振凯、叶华、刘培，2002 5. 项目概述： 本项目主要建立一个面向在校大学生的二手商品（书、电子商品等）交易平台，允许用户发布、浏览、查找商品信息，支持买卖双方报价，实现自动撮合。设计这样一个系统，主要是针对当前校园内二手商品信息发布方式的落后的现状，将校园内二手商品信息加以整合，方便同学们进行交易。 6. 条件与限制： 为完成本项目的开发，开发人员电脑应配置如下软件： IDE 工具：Eclipse 3.4 Java 开发环境：Java 2 Platform, Enterprise Edition 1.6 SDK JSP 容器：Tomcat 5.5 数据库工具：Mysql 5.1.48，图形化开发工具 SQL Manager 2005 浏览器：IE、Firefox、Chrome 浏览器 项目管理工具：Microsoft Project 2007 需求建模及设计工具：Rational Rose 2003 或 Microsoft Visio 2007 配置管理工具：Microsoft Visual SourceSafe 2005 文档制作工具：Microsoft Word 2003 或 2007 7. 开发环境硬件要求： 基本配置推荐配置 CPU：1 GHz Pentium III 或 AMD Athlon CPU：2 GHz Pentium III 或 AMD Athlon 内存：256 MB 内存：512 MB 显卡：128 MB DirectX 本文档将为项目组成员提供一个详细的项目计划书，指导项目的开发和实施，并确保项目的成功完成。

在当今高度数字化的金融市场中，量化交易成为了投资者和交易者不可忽视的一个领域。量化交易涉及到复杂的计算方法和算法，通过计算机程序来执行交易策略。为了掌握量化交易的基础，本教程着重介绍最为基础的qmt相关接口，旨在为读者提供一个全面了解和学习量化交易接口的平台。 qmt，即Quantitative Multi-Threaded，是一种专门为量化交易设计的多线程框架。它能够有效地处理和执行大量数据的分析与交易指令。通过使用qmt，量化交易者可以构建更为复杂和精细化的交易策略，并通过多线程技术实现更快的策略执行速度和更高的交易效率。 本教程首先会介绍qmt的安装与配置过程，包括需要安装的软件依赖、环境变量的设置等基础准备工作。教程将详细阐述qmt框架的核心概念，包括事件驱动架构、数据流处理、策略引擎的工作原理等，这些都是学习qmt必须掌握的知识点。 接下来，教程将深入讲解qmt框架中的各种接口和模块，例如数据接口、交易接口和消息接口等。数据接口是qmt与外部数据源交互的桥梁，它包括了历史数据接口、实时数据接口和定制数据接口等，这些都是为了满足量化交易者对数据的多样化需求。交易接口则提供了与交易所或券商交易系统交互的途径，通过这些接口，交易者可以将交易策略转化为实际的买卖订单。消息接口则负责在系统内部传递消息，保证策略引擎和数据流处理模块的协同工作。 除了理论知识的学习，本教程还会提供一系列的实践操作，帮助读者更好地理解qmt框架的实际应用。例如，如何编写一个简单的量化交易策略，并通过qmt接口在模拟环境中运行和测试。此外，教程还会介绍如何进行交易策略的优化，包括参数调优、风险管理等方面的内容。 为了提升学习效果，本教程还将提供一些高级主题的探讨，比如qmt框架的扩展性、如何与第三方系统集成等，这些都是为进一步提高量化交易能力所必需的高级技能。 本教程旨在为量化交易初学者提供一个系统的学习路径，帮助他们快速掌握qmt框架的使用方法，以及在量化交易领域内如何构建、测试和优化交易策略的完整流程。通过对qmt框架基础接口的学习，读者将能够建立起扎实的量化交易基础知识，并为进一步深入量化交易领域打下坚实的基础。

在当今互联网技术飞速发展的时代，线上交易平台的建设对于促进商品和服务的流通起着至关重要的作用。实训商业源码项目——手机靓号交易商城网站源码，不仅是一个实践性强的毕业设计案例，也是一套可用于商业运营的完整网站系统。该源码主要涉及两个流行的后端开发技术——PHP和Java，它为用户提供了一个专门交易手机靓号的网络平台。 手机靓号，通常指的是那些在数字排列上有特殊意义的手机号码，例如连续数字、特殊组合等，由于其独特的吸引力，这类号码在市场上一直有较高的需求。因此，一个专门的手机靓号交易商城可以吸引广泛的用户群体，包括靓号收藏爱好者、希望更换号码的个人以及寻求商机的商家等。 此源码项目包含了一系列的核心功能模块，如用户注册登录、靓号展示、搜索、购物车、订单管理、支付接口等，这些模块共同构建了一个流畅的购物流程。用户可以通过网站浏览不同类型的靓号，选择合适的号码进行购买。交易商城还可能支持不同的支付方式，如在线支付、银行转账等，以满足不同用户的支付习惯。 为了确保交易的安全性和网站的稳定运行，源码后端采用了成熟的PHP和Java技术。PHP作为网站开发中广泛使用的技术之一，以其快速开发和高效处理网站请求的能力而受到青睐。Java则是企业级应用开发中的佼佼者，以其跨平台、面向对象、安全稳定的特点，在大型系统的开发中占据重要地位。利用这两种语言开发的网站源码，结合前端技术，可以构建出一个既美观又功能强大的手机靓号交易商城。 在标签中提到的小程序，也是当前互联网应用的一个重要分支。小程序的开发为网站提供了移动端的便捷访问方式，用户可以随时随地通过手机小程序浏览和购买靓号，极大地方便了移动端用户的购物体验。 网站运营方面，源码提供了一套完善的后台管理系统，帮助管理者监控网站运营状态，包括用户管理、商品管理、订单管理等。通过这样的系统，运营者可以更有效地进行商品上下架、订单处理、用户沟通等管理工作，确保网站能够稳定、高效地运作。 实训商业源码——手机靓号交易商城网站源码是一个结合了先进技术与商业思维的综合性项目。它不仅为学习编程和网站开发的学生提供了一个实践平台，也为想要进入手机靓号交易市场的企业提供了一个现成的解决方案。通过这样的项目，学生能够掌握实际开发中所需的技术技能，而企业则可以缩短开发周期，快速进入市场。

MQL5中文开发文档手册。CHM版

量化交易如何建立自己的算法交易，从各个角度给初学者普及知识，让你能更好的学习量化交易！让你能非常方便的生成自己的策略！

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在电力交易体系中，售电侧利润测算表扮演着至关重要的角色。该测算表不仅能够帮助售电企业进行精细化的成本管理和风险评估，还能够为价格策略的制定提供科学的依据。具体到电力交易利润测算表的内容，它一般包括了电力售出价格、购电成本、输配电费用、政府性基金及附加、市场服务费、辅助服务费用以及预期利润等项目。这些项目反映了一个售电企业在电力市场中买卖电能可能获得的经济收益。 电力售出价格通常受市场供需关系的影响，体现了在特定时间内电能的市场价值。而购电成本则直接关联到发电企业的上网电价以及购电合同中约定的价格条款。输配电费用是指电力在输配网络中传输时产生的费用，这通常由电网企业提供，其价格受到国家相关法规和政策的规范。 政府性基金及附加则包含了各类依据国家法律或政策征收的专项费用，如可再生能源基金、国家重大水利工程建设基金等。这些费用虽然按照规定必须缴纳，但也会相应降低售电企业的净利润。市场服务费和辅助服务费用则是指售电企业在参与电力市场交易过程中，因交易服务、系统调频等辅助服务而产生的费用。 预期利润是售电企业进行电力交易活动所期望获得的收益，它是利润测算表中的核心部分。合理的预期利润对于确保售电企业的可持续发展和市场竞争力至关重要。在实际操作中，为了保证预期利润的实现，售电企业需要不断地优化购电策略，提高运营效率，降低不必要的成本开支，并且合理规避市场风险。 在电力市场中，售电企业进行利润测算还需要考虑市场波动、政策调整、以及竞争对手的策略等外部因素。这些因素都可能对电力交易的利润测算结果产生重大影响。因此，售电企业通常会使用各种数据分析工具和财务模型来分析和预测市场趋势，力求使利润测算尽可能准确。 此外，售电企业在电力交易市场中的定价策略也与利润测算紧密相关。定价策略需要考虑市场的供需状况、竞争对手的定价、以及客户需求等多种因素。合理的定价策略能够帮助售电企业在保证市场占有率的同时，获取更多的利润空间。 随着电力市场化改革的深入，售电侧利润测算的复杂程度不断提高，这也对售电企业的管理能力和数据分析能力提出了更高的要求。未来，随着大数据、人工智能技术的应用，利润测算将变得更加精细化和智能化，从而提升售电企业在电力市场中的运营效率和利润水平。 电力交易利润测算表（售电侧）对于售电企业在电力市场中进行成本控制、价格策略设定、风险管理以及预期利润实现等各方面都是一个关键工具。售电企业必须高度重视这一测算工具的运用，通过科学合理的利润测算来提升自身的市场竞争力和盈利能力。

# 基于深度强化学习的股票交易策略项目——DQN交易系统 ## 项目简介 本项目是一个基于深度强化学习（DQN）的自动股票交易策略系统。该系统旨在通过强化学习算法训练一个智能代理，使其能够自动进行股票交易决策，包括买入和卖出动作。本项目主要包含四个文件main.py、model.py、dqnagent.py和StockExchange.py。 ## 主要特性与功能 1. DQN代理实现通过dqnagent.py实现了深度强化学习中的DQN代理，包括本地和目标Q网络的定义、经验的存储与回放机制以及软更新策略。 2. 股票交易模拟环境通过StockExchange.py模拟股票交易环境，包括数据的读取、状态的获取、交易动作的决策以及结果的测试与可视化。 3. 训练与测试通过main.py作为主程序，实现代理的训练、测试以及结果的展示。 ## 安装与使用 ### 依赖项 Python（推荐版本Python 3.7+）

在金融领域，量化交易是一种利用计算机程序自动化执行买卖策略的方式，它依赖于数学模型和算法来做出投资决策。近年来，随着机器学习技术的发展，特别是深度学习和强化学习的应用，量化交易也进入了新的阶段。"Deep Q-trading"是将深度强化学习应用于量化交易的一种方法，旨在通过自动学习交易策略来提高投资绩效。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过智能体与环境的交互来学习最优策略的学习方式。在交易场景中，智能体（即交易系统）根据市场状态（环境）做出买入、卖出或持有的决策，并通过收益（奖励）来调整其行为。Q-learning作为强化学习的一种，通过更新Q值表来逐步优化策略，但当状态和动作空间非常大时，传统的Q-learning难以处理。 深度学习（Deep Learning）通过多层神经网络对复杂数据进行建模，大大提高了模式识别和预测能力。结合强化学习，形成深度Q-learning（Deep Q-Network, DQN），可以解决Q-learning在高维度状态空间中的问题，通过神经网络近似Q值函数，实现高效学习。 论文中提出的Deep Q-trading系统就是基于深度Q-learning构建的，它能够端到端地决定在每个交易时间点应持有什么样的头寸。这种方法的优点在于，它能够从历史市场数据中自动学习并适应不断变化的市场模式，而无需人为设定规则。 实验结果显示，Deep Q-trading系统不仅优于传统的买入并持有策略，还超越了使用循环强化学习（Recurrent Reinforcement Learning, RRL）的策略，后者被认为在处理序列数据时比Q-learning更有效。这表明深度Q-learning在捕捉市场动态和长期依赖性方面具有显著优势。 关键词：量化分析、深度学习、强化学习、金融 1. 引言部分指出，算法交易在股票市场受到研究者和实践者的关注。方法大致分为基于知识和基于机器学习两类。基于知识的方法依赖于金融研究或交易经验设计策略，而基于机器学习的方法则直接从历史市场数据中学习。机器学习方法的优势在于能够发现人类未知的盈利模式。 2. 深度Q-learning在游戏和机器人控制等复杂任务中的成功应用启发了将其应用于量化交易的尝试。由于交易市场的动态性和非线性特性，深度Q-learning能够提供一种灵活且适应性强的解决方案。 3. 实验结果验证了深度Q-learning在量化交易中的有效性，表明这种方法在处理金融数据时有显著的性能提升，为自动化交易策略提供了新的思路。 4. 未来的研究可能涉及改进模型的稳定性和泛化能力，以及探索更多类型的深度强化学习方法在量化交易中的应用，例如使用策略梯度方法或结合其他类型的神经网络架构。 "Deep Q-trading"通过融合深度学习和强化学习，为量化交易提供了一种高效且自适应的策略学习框架，有望进一步推动金融领域的智能决策系统的发展。

基于阶梯碳交易成本的含电转气-碳捕集（P2G-CCS）耦合的综合能源系统低碳经济优化调度，采用（Matlab+Yalmip+Cplex） 考虑P2G设备、碳捕集电厂、风电机组、光伏机组、CHP机组、燃气锅炉、电储能、热储能、烟气存储罐。 随着全球变暖问题的日益严峻，低碳经济的发展模式已成为世界各国追求的目标。在此背景下，综合能源系统的低碳优化调度显得尤为重要。本文研究了一种基于阶梯碳交易成本的含电转气-碳捕集（P2G-CCS）耦合的综合能源系统低碳经济优化调度模型。该模型不仅考虑了多种能源生产与转换设备，如P2G设备、碳捕集电厂、风电机组、光伏机组、CHP机组、燃气锅炉、电储能、热储能、烟气存储罐等，而且还引入了阶梯碳交易成本机制，以期在保证能源供应安全的基础上，实现经济成本和碳排放量的双重优化。 该优化调度模型采用了一套完整的技术体系，包括Matlab用于模型的编程与仿真，Yalmip作为优化工具箱，以及Cplex作为求解器。这些工具的综合运用，大大提高了模型求解的效率和准确性。在模型中，P2G技术作为连接电力系统与天然气系统的关键环节，不仅能够促进可再生能源的消纳，还能提高整个能源系统的灵活性。而碳捕集技术（CCS）的应用，则可以有效减少电力生产过程中的碳排放，从而降低整体的环境影响。 在构建优化调度模型时，研究者需要对各种能源设备的运行特性、成本特性以及它们之间的相互作用进行深入分析。例如，风电机组和光伏机组的输出功率受到天气条件的影响，具有随机性和不确定性；电储能和热储能设备则能够平抑这些波动，提供稳定的能源供应；CHP机组能够同时产生电力和热能，提高能源利用效率；燃气锅炉作为传统的热能供应设备，其运行成本和碳排放也是模型中需要考虑的因素之一。 为了实现低碳经济优化调度，研究者通常会采用多目标优化的方法，将经济成本最小化和碳排放量最小化作为目标函数。同时，为了保证优化调度的可行性，还需要考虑各种设备的技术限制和运行约束，如设备的最大最小输出限制、能量存储设备的充放电限制、碳捕集效率限制等。 该优化调度模型的一个显著特点是在碳交易成本的设计上采用了阶梯式结构。与传统的线性碳交易成本不同，阶梯式碳交易成本能够更好地激励碳排放量的减少。具体来说，当企业或系统的碳排放量超过某个临界值时，其每增加一定量的碳排放所应支付的碳交易费用将会增加，这种激励机制促使企业在经济成本和碳排放之间进行更合理的权衡。 基于阶梯碳交易成本的含电转气-碳捕集耦合的综合能源系统低碳经济优化调度研究，不仅涉及多种能源设备与技术的集成应用，而且通过创新性的碳交易成本设计，推动了综合能源系统在保证能源供应的同时，实现低碳发展的目标。这一研究成果对于指导实际的能源系统规划和运行管理具有重要的理论和实践意义。